История изменений

Потому что синдром утенка. Люди в шараге выучивают какое-нибудь стремное говно, типа питона. И дальше развиваться не хотят.

Может быть. Соглашусь пожалуй. Но вот в конктексте темы, а занафига, например, датасайентисту дальше в программировании развиваться? Его питон устраивает. Ну может ещё С++ немного изучит или знал уже. Чтобы писать что-то побыстрее работающее.

Про вот это вот бешеное количество, не надо мне заливать. У Питона все плохо даже с вебом. Все вот эти библиотеки и фреймворки, в подавляющем своем большинстве - абсолютно всратое неюзабельное дерьмо.

Тем не менее, вот нужно тебе нейросетку обучить и Pandas - умеет работать с исходными данными, разные сложные штуки делать. В том числе импортировать из экселей, вот реально для этого использую: загрузить данные из *.xslx файла, отфильтровать, причесать, пригладить, а дальше другие либы занимаются.

Все там есть, что надо. А с моей библиотекой, у лиспа есть доступ к инфраструктуре дотнета. (а у ABCL, скажем - к Java; к тому же еще и существуют библиотеки для вызова того же питона)

Есть аналог PyTorch или сам PyTorch? Вот чтобы легко нейросетки задавать и главное проводить их обучение с обратным распространением ошибок (back propagation) и тд. Причём на GPU, причём даже на AMD-ном, а не Nvidia?

Я не нашёл, только какие-то отдельные вещи, написанные энтузиастами и частенько заброшенные.

Для ML-задач, кстати, у .Net-а инфраструктура хуже, чем у Питона. Мне Питон не слишком нравится, я было попробовал на дотнете что-то писать ML и понял, что нет, это разве что для деплоя готовых обученных решений, но для них и либы под C++ есть.

Потому что синдром утенка. Люди в шараге выучивают какое-нибудь стремное говно, типа питона. И дальше развиваться не хотят.

Может быть. Соглашусь пожалуй. Но вот в конктексте темы, а занафига, например, датасайентисту дальше в программировании развиваться? Его питон устраивает. Ну может ещё С++ немного изучит или знал уже. Чтобы писать что-то побыстрее работающее.

Про вот это вот бешеное количество, не надо мне заливать. У Питона все плохо даже с вебом. Все вот эти библиотеки и фреймворки, в подавляющем своем большинстве - абсолютно всратое неюзабельное дерьмо.

Тем не менее, вот нужно тебе нейросетку обучить и Pandas - умеет работать с исходными данными, разные сложные штуки делать. В том числе импортировать из экселей, вот реально для этого использую: загрузить данные из *.xslx файла, отфильтровать, причесать, пригладить, а дальше другие либы занимаются.

Все там есть, что надо. А с моей библиотекой, у лиспа есть доступ к инфраструктуре дотнета. (а у ABCL, скажем - к Java; к тому же еще и существуют библиотеки для вызова того же питона)

Есть аналог PyTorch или сам PyTorch? Вот чтобы легко нейросетки задавать и главное проводить их обучение с обратным распространением ошибок (back propagation) и тд. Причём на GPU, причём даже на AMD-ном, а не Nvidia?

Для ML-задач, кстати, у .Net-а инфраструктура хуже, чем у Питона. Мне Питон не слишком нравится, я было попробовал на дотнете что-то писать ML и понял, что нет, это разве что для деплоя готовых обученных решений, но для них и либы под C++ есть.